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標簽 > 深度學習
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在不使用任何額外數據的情況下,COCO數據集上物體檢測結果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發現當只使用 COCO 數據集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”:ImageNet預訓練并非必須
ImageNet預訓練方式加快了收斂速度,特別是在訓練早期,但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來。考慮到前者還要進行模型的微調,訓練總時間二者大體...
黑盒攻擊則是在神經網絡結構為黑箱時,僅通過模型的輸入和輸出,逆推生成對抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊(自攻自受),右圖為黑盒攻擊(用他山之石攻此山之玉)。
Zerotech Dobby AI無人機與DeePhi的深度學習推理技術介紹
Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無人機,它使用深度學習來檢測由Xilinx Zynq SoC器件驅動的人體手勢。 該演示還將展示De...
基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC的DeePhi深度學習平臺介紹
DeePhi Tech是面向無人機,機器人,監控攝像機和數據中心應用的FPGA深度學習平臺提供商.DeePhi平臺基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC,...
了解Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類示例來加速重要數據中心工作負載機器學習。該演示可通過Alexnet神經網絡模型加速圖像(從ImageN...
2010年1月9日,Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個用例演示.Yi Shan討論了深度學習的成...
騰訊醫療AI實驗室和加州大學的聯合研究成果,首刊于《Medical Physics》,這是是美國醫學物理學家學會(The American Associ...
如何選擇高效的深度學習硬件?剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP
第一個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎,而當它在執行 3x3 卷積時,只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通...
文本數據量不夠大的時候可用的一些實用方法,從而賦予小數據集以價值
Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓練期間,神經網絡中的每個節點(神經元)按照P的概率被丟棄(即權重被設置為零)。這樣,網絡就不會...
本文的研究證據建立在先前關于兩層神經網絡梯度下降的研究理念之上。首先,作者分析了預測的動力學情況,其收斂性由神經網絡結構引出的Gram矩陣的最小特征值確...
這種方法聽起來很簡單,但事實上失敗的次數也很多。例如,當通話者沒有說話時,麥克風接收到的全是噪音?;蛘哒f話者在打電話過程中會不斷晃動手機等等,這種情況就...
索尼發布新的方法,在ImageNet數據集上224秒內成功訓練了ResNet-50
近年來,許多研究人員提出了多種方案來解決這兩個問題(見原文參考文獻)。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓練來衡量訓練效果。ImageNe...
機器學習有四種廣受認可的形式:監督式、無監督式、半監督式和強化式。在研究文獻中,這些形式得到了深入的探討。它們也被納入了大多數機器學習算法的入門課程。下...
谷歌大腦提出了一種簡單的方法,用于將概率編程嵌入到深度學習生態系統
要在程序中指定隨機選擇,我們使用了Edward的RandomVariables。RandomVariables提供了log_prob和sample等方法...
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